典型文献
基于改进的YOLOv3算法研究
文献摘要：
在目标检测实际应用领域中,要求算法能够实现高精度的检测.针对YOLOv3算法检测精度不够高的问题,本文改变激活函数为Mish、Swish,同时将Focal loss和Giou、Ciou损失函数融入到损失计算方式中,并且采用K-means对数据集进行重新聚类得到新的锚框,在训练时采用数据增强和冻结网络参数的训练方式进行训练.最终在PascalVOC数据集上有2％的提升.
文献关键词：
目标检测;YOLOv3;激活函数;损失函数;K-means
中图分类号：
作者姓名：
刘博;李艳武
作者机构：
重庆三峡学院电子与信息工程学院,重庆 404100
文献出处：
引用格式：
[1]刘博;李艳武-.基于改进的YOLOv3算法研究)[J].现代计算机,2022(16):53-56
A类：
Giou,冻结网络参数,PascalVOC
B类：
YOLOv3,算法研究,目标检测,检测精度,激活函数,Mish,Swish,Focal,loss,Ciou,损失函数,损失计算,计算方式,means,锚框,数据增强,训练方式
AB值：
0.425578
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